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粗集理论能够优选数据,但容错性与推广能力比较弱;而神经网络具有较强的自组织、容错以及推理能力,却不能优选数据。把这两种理论结合起来,使之发挥各自优势,然后把它们用于图像融合之中,并提出了一种基于粗神经
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首次从分形维数的角度出发，提出了用图像的分形维数对图像进行分类的问题，并且对小幅交通路况图像的分形维数分布区间进行了研究。从实验结果看，分形维数可以很好地作为图像分类与分析的参数。当盒子边长ε取最小值
元数据及其在反洗钱系统中的研究与应用，张晶，潘维民，随着我国反洗钱工作的发展，国内加强了反洗钱监管力度。银行海量数据的背后，隐藏着大量的重要信息。但是实际操作中，往往保存了
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